检索报告样例基于偏微分方程各向异性扩散方法

1、部分可以省老师注 HYPERLINK l _TOC_250002 课题简数据库的选检索策略与检索结检索词的选通用检索 HYPERLINK l _TOC_250001 检索结国内外研究概偏微分方程在图像领域的发各向异性扩散的背国内外研究成研究趋势分 HYPERLINK l _TOC_250000 检索体Mathematical Problem in Image Processing一书中，将图像科处理的巨大及今后蓬勃的生命力。我选择了本课题与方向相关，旨在利用这学期所学习的数据中文数据库理由 库是我国国内最大的中文信息资源产品与服务提供大量的相关课题 库较其他数据库而言最大的两个特点就关注的是和

2、背景当认为和背景中的内容和自己课题十分切维普中文期刊中国知识资源总库（ 理由： 同样也收录了大量的文献，与万方相比还收录了报纸、统用它进行资源的补充，给自己的查询和浏览文献的选择性。中国国家知识专利数据库（该数据库是典型的慢性子可以索，但是库的专利一定要检索 老师注）外文工程索引数据库大学、科学家主页、会议信息、专利局等，与检索ISIWebofKnowledge（这是一个综合检索平台，其中的WebScienceInspec 、MEDLINEBIOSISPreviews进行科学统计与科学评价的主要检索工具提供各类自然科学的技术组织之一。IEEE有70多种期刊杂志，每个专业分会都会有自己的该组织每

3、年发辫的数量占全世界该领域当年量的 且它是学校提供的少数外文全文的数据库，因此它非常重要。同学一定要学会Scifinder的使用，按照课件就能基本学会，有问题随时各种联系，别忘记有咨询哦 老师注)化学（CA）数据库 Scifinder数据数据库中文检索英文检索检索词：PDE，Anisotropic Diffusion，image 其它检索词：Partial Differential Equation，model，smoothing， #1 偏微分方程AND线性各向异性扩散AND像处理 #2 偏微分AND 各向异性AND 扩散AND 图像 #3(PDEOR偏微分方程)AND 各向异性AND 扩散

4、AND图像#4 PDEAND“NonlinearAnisotropicDiffusion”AND#5 (PDEOR“PartialDifferentialEquation”)AND+(AnisotropicANDDiffus)AND#6 (PDEOR“PartialDifferentialEquation”)AND+(AnisotropicANDDiffus)AND库检索式：(偏微分方程ORPDE)AND向异性扩散AND(2005-检索结果：188作者：邓雅男，王英坤实验结果表明文中所算法对灰度图像和彩像进行放大均作者：，杨长春作者单位：中国地质与地球物理资料滤波，都容易资料的高频信号。原始图

5、像属散张量的特征值控制特征方向上的扩散量对原始图像进行图像维普中文期刊作者：赖新平，作者单位：大学理学期刊大学学报：自然科学版：提出一种基于各向异性扩散的图像降噪新方法。该方法能免Perona和Malik以及You和Kaveh等人方法中对参数选择的困难，而且也能够克服Catte方案对图像进行预平滑的过程中所的作者：吴锡，周激流，毕务忠，罗代作者单位：信息电子工程系， 大学电子信息学院纤维状组织结构的主要工具。由于DTI数据的弥散成数据的几何形态和结构特点,重构其特征向量和特征值,获得平中国知识资源总库检索式1：SU=(偏微分方程+PDE)*各向异性*扩检索结果：109作者：，可以利用待修复区域

6、周围的有用信息沿等照度线自内扩散修复作者：郝，期刊：与处理，2005，03：基于逆扩散过程的启发，提出各向异性逆扩散算法用于图兼顾了去噪和保持边界这一的两个方面尤其适合于纹理密集的 图像锐化。实验结果表明，本文算法对于带噪图像的锐化效果明显优于以往非线性扩散处理中国国家知识专利数据检索式：各向异性andand申请人：市电子技术发明人：，周传涛申请人：重庆本发明是一种基于多尺度各向异性扩散算法的人脸光照不变度特征图像可视为一种较为理想的人脸光照不变特征图像 是通工程索引数据库检索式：(PDEORPartialDifferentialEquation)ANDimage) WN KY) AND (A

7、D OR (Anisotrop* AND diffus*) WN TI) NOT (isotropy WN KY)检索结果：88题名：FullyFractionalAnisotropicDiffusionforImage 期刊：Mathematical and Computer Modelling，2011，54 ：This pr introduces a novel Fully Fractional AnisotropicDiffusionEquationfornoiseremovalwhicha generalization of a method proposed by Cuesta w

8、hich order anisotropic diffusion equation by the use of spatial ofthesemethods.Fortheconstructionofanumericalscheme, the proposed partial differential equation (PDE) has been treated as a spatially discretized Fractional Ordinary Differential Equation (FODE) model, andthen theFractional Linear Multi

9、step Method (FLMM) combined with the discrete Fouriertransform(DFT)isused.rovethattheytical which are sufficient to apply a convergent and stable fractionalnumericalprocedure.Experimentalresultsconfirm that ourmodel manages to preserve edges, especially highly oscillatory regions, more efficiently t

10、han the baseline parabolic diffusion models.题名：DenoisingApproachforRemoteSensingImageBased on Anisotropic Diffusion and Wavelet Rransform Algorithm作者期刊：Proceedingsof：In this pr,acombinedmethodhavebeenputforward for one ASTER detected image with the wavelet filter to attenuatethenoiseandtheanisotropi

11、cdiffusionPDE(Partial Themodelisverifiedindifferentnoisingbackground,since the remote sensing image usually contains salt and pepper, noise existing in wavelet , the wavelet filter with Bayesianestimationthresholdisappliedforrecoveringimage contrastfrom the blurring background. The proposed PDEare p

12、erforming an anisotropic diffusion in the orthogonal direction,thuspreservingtheedgesduringfurtherdenoising process.Simulationindicatesthatthecombinedalgorithmcan more effectively recover the blurred image from speckle and while the denoising effect is also distinct when thepepper-salt noise has low

13、 intensity. The combined algorithm proposedinthisarticlecanbeintegratedinremotesensing image yzing to obtain higher accuracy for environmental interpretation and pattern recognition.ISIWebofAND (AD OR (Anisotrop* AND diffus*) NOTTI=(isotropy)1999-检索结果：226AND (AD OR (Anisotrop* AND diffus*) NOTTI=(is

14、otropy)2007-检索结果：93题名：EfficiencyofSemi-ImplicitSchemesforAnisotropic Diffusion in the Hypercube作者：Mendez-RialR，Martin-期刊：IEEETRANSACTIONSONIMAGE：Semi-implicitschemeshavebeenrecentlyshowntospeed up nonlinear diffusion in hyperspectral images while increasingtheaccuracyofsubsequentclassifiersinthemati

15、c map.Here,weshowhowsemi-implicitschemescanbeusedto implement a truly anisotropic diffusion method for implementations in terms of computational overhead, speed, numerical accuracy, and thematic map performance. In addition, truly anisotropic trace-based diffusion Gaussian masks. We show how the imp

16、lementations with the while still increasing the classification performance.作者期刊：SiamJournalonMathematical：Westudywell-posedperturbationsofformallyill-posed diffusion equationswhich are used in imageprocessing,such asthePerona-Malikequation.Ourperturbationtechniqueisto consider the diffusion equatio

17、ns as L(2) gradient flows on to a Sobolev inner product. We show that the functional differentialequationsobtainedinthiswayarewell-posedin boththeforwardandbackwarddirections.Wethenshowhowto design a well-posed image sharpening algorithm via Sobolev gradientascenton rona-Maliktypefunctional.rovide f

18、ull numerical implementation details and show experimental results on natural images which suggest that this method outperforms previous work by the authors as well as other sharpening algorithms such as the shock filter.IEEETitle:(anisotropicNEAR/3diffusion)AND :(PDE OR partial differential equatio

19、n)检索结果：28EdgeEquation andAnisotropic Diffusion作者期刊：Signal Processing and Its Applications，2003，1 ：In this proposeanewedgedetectionoperator using partial differential equation (PDE) freyleveland colorimages.roposeanewapproachinordertoobtaina new anisotropic edge detection method based on the crossing

20、 of extractedwithoutlostofprecision.resentvariousresults on synthetic and real images.A Revisit to Relationship between Adaptive Smoothing andAnisotropicDiffusionwithModified作者：Ham期刊：IEEETRANSACTIONSONIMAGE：Theanisotropicdiffusionhasbeenknowntoberelated to the adaptive smoothing and be discretized i

21、n a similar manner. This prrevisitsafundamentalrelationship betweentwoapproaches.Itisshownthattheadaptivesmoothing and the anisotropic diffusion have different theoretical backgrounds by exploring their characteristics with the ofanormalization,anevolutionstepsizeandan energy flow.Based on this prin

22、ciple, the adaptive smoothing is derived froma secondorder partial differentialequation (PDE), not a conventional anisotropic diffusion, via the couplingofFicks law with a generalizedcontinuity equation whereasourceorsinkexists,whichhasnotbeenextensively exploited.Weshowthatthesourceorsinkiscloselyr

23、elated totheasymmetryofanenergyflowaswellasthenormalization term of the adaptive smoothing. It enables us to yze behaviors of the adaptive smoothing such as the um principle and stability withrspectiveofaPDE.Ultimay, this relationship provides new insights intoapplication-specificfilteringalgorithmd

24、esign.Bymodeling the source or sink in the PDE, we introduce two specific the robust coherence enhancing diffusion (RCED), as novelthe conventional ones.4.国内外研究概况。 偏微分方程在图像领均衡等可以产生立竿见影的效果，但却有着致命的缺陷：不知道现在：可以把特定的图像处理问题抽象为数学问题，在假定条件程建模主要基于随机场理论，直接对数字图像进行处理；小如IEEE Trans等分别专门过以偏微分方程应用为的特刊；国国加州大学洛杉矶分校、法国S

25、ophia Antipolis等机构在该领域内研究领先我国的研究从20世纪90年代后期开始关注偏微分方程图 在SCI中搜索字段和偏微分方程与图像和相关文献共有1183篇，其中精炼出中国学者的文献共有173篇。在搜索结果中按日使用结果分析功能对搜索结果进一步分析 相关最多的中料后我发现所属自动化所等单位对偏微分方程在图像处理领各向异性扩各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）是众多偏微分方程中运用最为广泛的一个它是基于物理学传导方式而一种空间域中的u(x,y,z,t) 表示浓度随空间和时间的变化函数，则Vu 的含义为空 间浓度不均匀性差异。因此可以宏观上认为梯度产生的作用力 V

26、u导致了杂质在介质中的定向移动，负号表示作用力指向u 值减小的方于各向同性（isotropic）的介质，在这一作用力的推杂质 =a Vu式中a 为标量，称为传输系数。在最简单的情况下，a 是一个常数；但a 也可以是依赖于空间位置的标量函数，即a(x,y,z) ；更复杂的情况是，传导系数还依赖于u 本身，即a(x,y,z,u) 。中的杂质扩散就可能出现这密度可表示为： =D 式中D 为二维或三维矩阵。这种介质称为各向异性（anisotropic）介质，矩阵D 称为扩散张量。图像梯度变化和由边缘引起的图像梯度变化然后使用领域平均 国内外研究提到的Perona和Malik 的各向异性扩散P-M模型，

27、此外还有Black、 用到遥感图像的去噪中6；学者Mendez-RialR使用半隐式算法向异性逆扩散方程的图像锐化去噪方法这项技术可以用于模式各向异性扩散技术还能广泛地应用到医学图像中 等人超声图研究按年排序：可以发现从1999年开始出现相关技术的文献，且31篇。2009年和2006年文献数量分别为24、23篇。这对我在该领按国家/地区排序：学者各向异性扩散领域研究具有非常巨大我得到的结果是IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING在本领域果一致。通过EI数据库中的ControlledVocabulary控制词功能，也J.Koenderink.TheStruct

28、ureofImageJ. BiologicalCybernetics, 1984, 50 (5): 363-370.Witkin,P. Andrew. Scale-space filteringJ. In Proceedings ofInternationalJointConferenceonArtificialInligence, 2: 1019-1022.P. Perona, J.Malik.Scale-Space and Edge Detection Using AnisotropicDiffusionJ.IEEETrans.onPatternysisand Machine Inligence, 1990, 12(7):142-149.J.Michael,G.Sapiro,D.MarimontandD.Heeger.Robust Anisotropic DiffusionJ. IEEE Trans.on Image Processing,1998,7(3): 122-125.S.T.Acton.MultigridAnisotropicDiffusionJ.IEEE Trans.on I